TextCLF

Build custom text classification models for your own data

原始信息汇总

TextCLF API 数据集概述

基本信息

• API名称: TextCLF
• 类别: 文本分析 (Text Analysis)
• 基础URL: https://textclf1.p.rapidapi.com/
• 订阅计划:
  • BASIC: $0.00 / mo
  • PRO: $9.99 / mo
  • ULTRA: $29.99 / mo
  • MEGA: $99.99 / mo

主要功能

• 支持多用户、隐私友好的文本分类API
• 训练和使用机器学习模型进行文本分类
• 支持多类分类和多标签分类
• 模型可存储在服务器或通过base64格式下载到客户端使用
• 每个用户通过X-RapidAPI-User进行隔离存储

关键特性

• 训练模型: 支持多类和多标签分类
• 预测功能: 使用服务器存储的模型或上传的base64模型进行预测
• 模型管理: 下载、列出、删除模型
• 隐私与隔离: 每个用户的模型存储在私有文件夹中，无跨用户访问

端点详情

• POST /train: 训练新模型
• POST /predict: 使用存储的模型预测标签
• POST /predict-from-file: 使用base64编码的模型文件进行预测
• GET /download-model: 下载保存的模型为base64格式
• GET /list-models: 列出当前用户的所有存储模型
• POST /delete: 删除特定模型
• GET /deleteall: 删除当前用户的所有模型

示例

训练多标签模型

json { "texts": ["spam and toxic", "harmless message"], "labels": [["spam", "toxic"], ["safe"]], "model_name": "mod_tags", "overwrite": true, "download_model": false, "save_remote": true, "multilabel": true }

预测输出格式

json { "model_used": "mod_tags", "predictions": [["spam", "toxic"], ["safe"]], "confidence_scores": [[0.83, 0.92], [0.96]], "predictions_with_scores": [ [{"label": "spam", "score": 0.83}, {"label": "toxic", "score": 0.92}], [{"label": "safe", "score": 0.96}] ], "class_names": ["safe", "spam", "toxic"] }

适用场景

• 情感分析
• 有毒评论分类
• 垃圾邮件检测
• 文档或支持工单分类
• 多标签推荐系统

开发者友好性

• 所有端点使用标准JSON
• 无需文件上传，模型通过base64传递
• 支持Python、Postman或任何HTTP客户端

许可证

• MIT License